Databricksとの対比でみえたSnowflakeの真価：なぜ他社に“乗換可能”な環境に拘るのか

強いAIは「明確なデータ戦略」にあり

　クライナーマン氏のミッションの中心は、企業の規模や業種を問わず、データとAIを「競合優位性の源泉」に変えることだ。同氏は現状のAI活用において、AIモデルの進化以上に「コンテキスト」の重要性を説く。AIモデルは驚くべき進化を遂げているが、自社の独自データやコンテキストが反映されなければ、それは単なる汎用的なチャットツールにとどまってしまうと指摘する。CRMやERPに含まれる自社独自のデータこそが、AIをビジネスに最適化させるための生命線となるのだ。

　AIを真に使いこなし、生産性を向上させている企業とそうでない企業の違いについて、同氏は「明確なデータ戦略の有無にある」と話す。成功している企業は、広範囲なデータへのアクセス権限やガバナンスが整理されている一方で、失敗している企業はデータがサイロ化しており、システムごとに異なる回答が返ってくるような状況に陥っているという。

　これは日本企業においても例外ではない。「AIを採用する前に、まずはデータのモダナイゼーションを加速させる必要がある」と同氏は強調する。一方で、日本企業が遅れているというわけではなく、富士フイルムやジンズ（JINS）などの日本企業では、データのモダナイゼーションに成功し、成果を生み出しているという。成功企業に共通しているのは「適切なデータ戦略に基づき、AIがアクセス可能な一元化された基盤を構築できているかどうか」であり、この基盤の有無が数年後の企業の明暗を分けると同氏は述べた。

AI民主化に潜むリスクにどう対応する？ Observeの統合戦略

　Snowflakeは2026年1月、Observe社の買収を通じて、オブザーバビリティ機能をSnowflakeのプラットフォーム内に統合している。クライナーマン氏は、この統合には2つの大きな意義があると説明する。

　1つ目に、インフラ監視のデータをSnowflakeという単一のストレージに集約することで、ビジネス上のメトリクスとインフラの状態を横断的に分析可能にすることだ。これにより、たとえば特定のインスタンスがコストに見合った価値を創出しているかを、ビジネス的な視点から即座に判断できるようになる。

　もう一つ、より現代的かつ重要な意義として挙げられたのが、AIが生成したコードの可観測性だ。現在はAIによってコード生成のコストが低減され、専門職以外でもアプリケーション開発が容易になってきている。しかし、これは裏を返せば、生成されたコードが実際に内部で何をしているかという「コードの理解レベル」が低下するリスクをも孕んでいるといえる。そこで同社は、オブザーバビリティを統合することでAIが生み出したプロセスを透明化し、異常を検知する機能を備えたのだ。これにより、AIへの信頼性を技術的に裏付けることが可能になる。

　DatadogやSplunkといった既存のオブザーバビリティを提供するパートナーとの境界線について、クライナーマン氏は「Snowflakeが“データを一元化・共有するプラットフォーム”としての中心地を提供し、パートナーが提供するツールと補完関係にありながら、より高度に統合された分析環境を提供する」と説明する。具体例として「ある金融機関で、オブザーバビリティをSnowflakeに統合することで、運用コストを約70％削減できる見込みが立った」という事例を紹介し、ガバナンスと同時にコスト削減も実現できる可能性を示した。